Qwen · 2026-08 · MoE متناثر

Qwen3.8 2.4T A95B

Qwen3.8 2.4T A95B هو محول انتباه الاستعلامات المجمّعة (GQA) أصدره Qwen في 2026-08، ويضم 92 طبقة وبعداً مخفياً قدره 8192 ونافذة سياق تبلغ 262,144 رمزاً.

كومة الطبقات

خطي ×69 الانتباه ×23 · الطبقات 92

حقائق رئيسية

المعملQwen
تاريخ الإصدار2026-08
المعاملات2,399.6 مليار
النشطة95 مليار
السياق262,144 tokens
الانتباهGQA (64:4)
الطبقات92
بعد الطبقة المخفية8,192
رؤوس الانتباه64
حجم المفردات248,320
ترميز الموضعRoPE
التطبيعRMSNorm
دالة التنشيطsilu
الدقةbf16
فئة المعماريةQwen3_5MoeForCausalLM

نظرة عامة على المعمارية

t₁ t₂ t₃ t₄ رموز الإدخال Embedding · حجم المفردات 248,320 → بعد الطبقة المخفية 8,192 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn رؤوس الانتباه 64 رؤوس KV 4 head dim 256 · RoPE الموجِّه E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +504… خبير مشترك ×1 top-10 من 512 خبيراً · ≈ 95 مليار معامل نشطة لكل رمز × 92 كتلة Transformer الانتباه الشبكة التغذية / MoE RMSNorm pre-norm التطبيع النهائي · RMSNorm LM head → حجم المفردات 248,320 p p p → الرمز التالي MTP ×1 → +1 رموز مستقبلية ترميز الموضع RoPE الدقة BF16 السياق 256K tok
مرسوم من config.json المرفق · 92 طبقة / العرض 8,192 / السياق 262,144. رسم أصلي من هذا الأطلس.

الانتباه

انتباه الاستعلامات المجمّعة (GQA) — 64 q-heads / 4 kv-heads.

الشبكة التغذية / MoE

هو مزيج خبراء متناثر يضم 512 خبيراً موجهاً بتوجيه top-10؛ ونحو 95 مليار معامل نشطة لكل رمز.

يتضمن الإعداد 1 طبقات إضافية للتنبؤ متعدد الرموز (MTP) تُستخدم لتسريع فك الترميز.

مقارنة حقل بحقل

المقارنة مع النموذج السابق في المعمل نفسه؛ وإن لم يوجد فمع النموذج الأقرب بنيوياً. عمود النسبة = هذا النموذج ÷ نموذج المقارنة.

مقارنة كاملة بالسابق Qwen3.6 35B A3B
النموذجQwen3.8 2.4T A95BQwen3.6 35B A3Bالنسبة
model_typeqwen3_5_moe_textqwen3_5_moe
architecturesQwen3_5MoeForCausalLMQwen3_5MoeForConditionalGeneration
hidden_size81922048×4.00
num_hidden_layers9240×2.30
num_attention_heads6416×4.00
num_key_value_heads42×2.00
head_dim256256≈1
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok108×1.25
moe_intermediate_size2048512×4.00
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size248320248320≈1
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
attn_output_gatetruetrue
bos_token_id248044248044≈1
dtypebfloat16bfloat16
eos_token_id248044248044≈1
full_attention_interval44≈1
initializer_range0.020.02≈1
layer_typeslinear_attention×69 + full_attention×23linear_attention×30 + full_attention×10
linear_conv_kernel_dim44≈1
linear_key_head_dim128128≈1
linear_num_key_heads1616≈1
linear_num_value_heads12832×4.00

أكثر المعماريات تشابهاً

تتراوح درجات التشابه من 0 (لا سمات فئوية مشتركة) إلى 1 (ملفات بنيوية متطابقة).

حقول config.json الخام

39 حقل
architecturesQwen3_5MoeForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
attn_output_gatetrue
bos_token_id248044
dtypebfloat16
eos_token_id248044
full_attention_interval4
head_dim256
hidden_actsilu
hidden_size8192
initializer_range0.02
layer_typeslinear_attention×69 + full_attention×23
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads128
linear_value_head_dim128
mamba_ssm_dtypefloat32
max_position_embeddings262144
model_typeqwen3_5_moe_text
moe_intermediate_size2048
mtp_num_hidden_layers1
mtp_use_dedicated_embeddingsfalse
num_attention_heads64
num_experts512
num_experts_per_tok10
num_hidden_layers92
num_key_value_heads4
output_gate_typeswish
output_router_logitsfalse
partial_rotary_factor0.25
rms_norm_eps0.000001
router_aux_loss_coef0.001
shared_expert_intermediate_size2048
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version4.57.3
use_cachetrue
vocab_size248320